Анализ себестоимости производства говядины

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

Введение

1. Характеристика Омской области

2. Экономико-статистический анализ производства говядины в Омской области

2.1 Анализ ряда динамики производства говядины

2.2 Вариационный анализ продуктивности говядины

2.3 Индексный анализ

2.4 Корреляционно - регрессионный анализ связи производства говядины и расхода кормов

Заключение

Введение

Возрастающий интерес к статистике вызван современным этапом развития экономики в стране, формирования рыночных отношений. Это требует глубоких экономических знаний в области сбора, обработки и анализа экономической информации.

Статистическая грамотность является неотъемлемой составной частью профессиональной подготовки каждого экономиста, а также любого специалиста, имеющего дело с анализом массовых явлений, будь то социально-общественные, экономические, технические, научные и другие. Работа этих групп специалистов неизбежно связана со сбором, разработкой и анализом данных статистического (массового) характера.

Переход к рыночной экономике требует от предприятия повышения эффективности производства, конкурентоспособности продукции и услуг на основе внедрения достижений научно-технического прогресса, эффективных форм хозяйствования и управления производством, преодоление бесхозяйственности активизации производства, инициативы и т.д.

Сельское хозяйство - главное звено агропромышленного комплекса. Оно занимает особое место в жизни государства, т. к. обеспечивает страну продовольствием. Одной из главных отраслей животноводства является скотоводство, в котором в Омской области преобладает молочно-мясное направление.

Мясо является ценным продуктом питания.

Производство мяса говядины развито во всех регионах Западной Сибири. Для исследований в моей курсовой работе были выбраны Омская, Томская, Новосибирская области, Алтайский и Красноярский края.

Целью работы является: Статистический анализ в Омской области по производству говядины.

В курсовой работе нужно решить следующие задачи:

1. Сбор конкретных данных;

2. Освоить методику анализа продукции животноводства;

3. Дать краткую характеристику Омской области;

4. Изложить теоретические положения статистического исследования;

5. Провести анализ динамики объемов производства продукции;

6. Выполнить вариационный, корреляционно-регрессионный и индексный анализ производства продукции;

Предметом данной работы является: экономико-статистический анализ

Объектом изучения является: Омская область

Период исследования: 2003-2012гг.

1. Характеристика Омской области

Территория Среднего Прииртышья, которую в настоящее время занимает Омская область, по археологическим данным стала заселяться древними людьми более 14 тысяч лет назад, о чем свидетельствуют раскопки на стоянках у села Черноозерье. В неолите (IV тысячелетие до н.э.) на территории области жили в основном охотники и рыболовы. В культурном слое находится множество каменных орудий труда, фрагментов лепной керамики, костей животных и рыб. В III тысячелетии до н.э. население осваивает искусство изготовления орудий труда и украшений из меди, начинается зарождение скотоводства (эпоха энеолита - меднокаменный век). [1]

Омская область располагается в южной, наиболее заселенной и хозяйственно освоенной части Западной Сибири в междуречье Оби и Иртыша и занимает 5,8% его территории (около 140 тыс. кв. км). На западе и севере она граничит с Тюменской областью, на востоке - с Томской и Новосибирской областями, на юге и юго-западе - с Республикой Казахстан.

В составе области насчитывается 6 городов областного подчинения: Омск, Исилькуль, Калачинск, Называевск, Тара, Тюкалинск; 24 поселка городского типа, 32 сельских района и 1477 населенных пунктов с областным центром в г. Омске (Административно-территориальное деление области на 1 января 2013 года представлено в таблице 1 и рис.1.).

Таблица 1 - Административно-территориальное деление области.

Административно-территориальное деление области на 1 января 2013 года
города областного подчинения	6
районы	32
рабочие поселки	24
сельские округа	365
сельские населенные пункты	1477



Рис. 1 - Административно-территориальное деление области в %

Омская область отличается в целом плоским равнинным рельефом и континентальным климатом с малыми осадками, высокими летними и низкими зимними температурами воздуха (средняя температура января на 2012 г: -20,70С; июля: 22,20С). В результате здесь дальше, чем где-нибудь на планете, продвинуты в высокие широты (до широты Москвы) степная и лесостепная зоны с черноземными почвами, резко переходящие к подзолистым почвам тайги, минуя развитые на Русской равнине серые лесные почвы с широколиственными лесами. Именно по северному краю лесостепной зоны проходит основная природная граница, разделяющая область на две основные природные зоны: северную лесную и южную степную (степно-пахотную) [2,3].

Омская область богата природными ресурсами, такими как: нефть, газ, торф, рудные пески циркония и титана, болотные мергели, сапропели, минеральные соли, лечебные грязи.

Население Омской области по состоянию на 1 января 2013 года - 1974,0 тыс. человек. Соотношение горожан и сельских жителей - 69 и 31 процент соответственно. Национальный состав населения Омского Прииртышья представлен более чем 120 национальностями и 20 этническими группами. К наиболее многочисленным относятся: русские (83,5%), казахи (3,9%), украинцы (3,8%), немцы (3,7%) и татары (2,3%). [5]

Омская область - один из крупнейших промышленно-аграрных регионов Западной Сибири. В Омской области развиты: различные виды машиностроения и металлообработки (производство электроинструмента, сельскохозяйственной техники и др.); нефтеперерабатывающая и химическая промышленность (по выпуску параксилола и ацетальдегида область является монополистом на территории РФ), производство пластмасс, РТИ, автопокрышек. Также в области расположены крупные предприятия военно-промышленного комплекса России, в частности, по выпуску бронетехники. Ведущие позиции в структуре экономики Омской области занимает промышленное производство. По объемам производства основных видов сельскохозяйственной продукции (зерно, мясо, молоко) Омская область входит в число 10 лидирующих регионов России. [4]

2. Экономико-статистический анализ производства говядины в Омской области

2.1 Анализ ряда динамики производства говядины

Анализ ряда динамики - важный раздел курса теории статистики, так как в большинстве случаев задачей статистического исследования бывает анализ развития тех или иных явлений.

Ряды динамики - статистические данные, отображающие развитие во времени изучаемого явления. Их также называют динамическими рядами, временными рядами.

В каждом ряду динамики имеется два основных элемента:

показатель времени t;

соответствующие им уровни развития изучаемого явления y;

В качестве показаний времени в рядах динамики выступают либо определенные даты (моменты), либо отдельные периоды (годы, кварталы, месяцы, сутки).

Уровни рядов динамики отображают количественную оценку (меру) развития во времени изучаемого явления. Они могут выражаться абсолютными, относительными или средними величинами.

В зависимости от характера изучаемого явления уровни рядов динамики подразделяются на моментные и интервальные.

Моментные ряды динамики отображают состояние изучаемых явлений на определенные даты (моменты) времени. Особенностью моментного ряда динамики является то, что в его уровни могут входить одни и те же единицы изучаемой совокупности.

Интервальные ряды динамики отражают итоги развития (функционирования) изучаемых явлений за отдельные периоды (интервалы) времени. Особенностью интервального ряда динамики является то, что каждый его уровень складывается из данных за более короткие интервалы (субпериоды) времени.

При изучении динамики пользуются анализами двух видов: описание интенсивности изменения и расчет средних показателей динамики. Первый вид анализа включает в себя следующие показатели:

1) абсолютный прирост

2) темп роста

3) темп прироста

4) абсолютное значение 1% прироста.

Ко второму вида анализа относят:

1)средний уровень ряда

2)средний абсолютный прирост

3)средний темп роста

4)средний темп прироста

Необходимым условием анализа ряда динамики является выяснение сущности этих показателей, их взаимосвязей и методов расчета.

В основе расчета показателей рядов динамики лежит сравнение его уровней. В зависимости от применяемого способа сопоставления показатели динамики могут вычисляться на постоянной и переменной базах сравнения[5].

Проанализируем динамику производства говядины в Омской области за 2003-2012 гг. Установим тенденцию и проведём сравнительный анализ по следующим данным Таблицы 2:

Таблица 2 - Производство говядины на убой в убойном весе в Омской области за 2003 - 2012 гг.

Годы:	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012
Производство говядины, тыс.тонн	54,9	52,7	50,3	46,2	43,6	44	41,6	39,6	37,9	42,9



Рис. 2 - Динамика производства говядины в Омской области за 2003-2012 гг. (тыс. тонн)

Из диаграммы видно, что производительность говядины достигала своего минимального значения в 2011 г (37,9 тыс. тонн), максимального - в 2003 г (54,9 тыс. тонн). С каждым годом производство говядины уменьшалось и к 2011 году достигло минимального значения, а в 2012 году повысилось до 42,9 тыс. тонн.

Рассчитаем основные показатели динамики производства говядины в таблице 3 (подробные расчеты приведены в приложении Б).

Таблица 3 - Основные показатели динамики производства говядины в Омской области за 2003 - 2012 гг.

Год	Производство говядины тыс.т	Абсолютный прирост	Темп роста, %	Темп прироста, %	Значение 1% прироста
		цепной	базис-ный	цепной	базис-ный	цепной	базис-ный
2003	56	-	-	-	-	-	-	-
2004	52,7	-2,2	-2,2	96	96	-4	-4	0,549
2005	50,3	-2,4	-4,6	95,4	91,6	-4,6	-8,4	0,527
2006	46,2	-4,1	-8,7	91,8	84,2	-8,2	-15,9	0,503
2007	43,6	-2,6	-11,3	94,4	79,4	-5,6	-20,6	0,462
2008	44	0,4	-10,9	100,9	80,1	0,9	-19,9	0,436
2009	41,6	-2,4	-13,3	94,5	75,8	-5,5	-24,2	0,44
2010	39,6	-2	-15,3	95,2	72,1	-4,8	-27,9	0,416
2011	37,9	-1,7	-17	95,7	69	-4,3	-31	0,396
2012	42,9	5	-12	113,2	78,1	13,2	-21,9	0,379
Итого:	453,7	-12

Абсолютный прирост - это разность между двумя уровнями ряда динамики, показывает, на сколько каждый из уровней отличается от уровня, принятого за базу сравнения.

Цепные показатели - показатели, при которых производится сравнение каждого последующего ряда с предыдущим.

Абсолютный прирост (цепной):

?Уц = Уi - Уi-1

?У2004ц = 52,7 - 54,9 = -2,2 тыс. т

?У2012ц = 42,9 - 37,9 = 5 тыс. т

Базисные показатели - показатели, при которых производится сравнение последующего уровня с единственным уровнем, принятым за базу сравнения.

Абсолютный прирост (базисный):

?Уб = Уi - У0

?У2004б = 52,7 - 54,9= -2,2 тыс. т

?У2012б = 42,9 -54,9 = -12 тыс. т

где Уi - уровень сравниваемого периода, Уi-1 - уровень предшествующего периода.

Темп роста - это отношение сравниваемого уровня (более позднего) к уровню, принятого за базу сравнения (более раннего). Он показывает, сколько процентов составляет сравниваемый уровень по отношению к уровню, принятому за базу, или во сколько сравниваемый уровень больше уровня, принятого за базу.

Темп роста (цепной):

Трц = Ч100%

Т2004ц = Ч100% = 96%

Т2012ц = Ч100% = 113,2%

Темп роста (базисный):

Трб = 100%

Тр2004б = Ч100% = 95,99%

Тр2012б = Ч100% = 78,14%

Темп прироста - рассчитывается как разница между темпом роста и 1 (100%) в зависимости от базы сравнения, показывает относительно изменение явления.

Темп прироста (цепной):

Тпрц = Трц - 100%

Тпрц2004 = 96% - 100% = -4%

Тпрц2012 = 113,2% - 100% = 13,2%

Темп прироста (базисный):

Тпрб = Трб - 100%

Тпрб2004 = 96% - 100% = -4%

Тпрб2012 = 78,1% - 100% = -21,9%

Абсолютное значение 1% прироста показывает абсолютный прирост, обеспечивающий 1% относительного изменения.

А% = 0,01 Ч Уi-1

А%2004 = 0,01 Ч 54,9 = 0,549

А%2012 = 0,01 Ч 37,9 = 0,379

По представленным показателям интенсивности динамики производства говядины в Омской области можно сделать следующие выводы.

В 2004г произошло уменьшение производства говядины на 2,2 тыс. тонн по сравнению с предыдущим годом (он же базисный), на что указывает темп роста, равный 96%.

С 2005 г до 2007 г производство говядины сократилась на 6,7 тыс. тонн, а по отношению к 2003 г на 12,4 тыс. тонн. В 2008 г наблюдается незначительное увеличение показателя производства говядины по отношению к предыдущему году на 0,4 тыс. тонн. С 2008 г до 2011 г так же наблюдается падение показателя производства на 6,1 тыс. тонн по отношению к 2007 г и на 18,1 тыс. тонн по сравнению с базисным. В 2012 г произошло значительное увеличение производства на 5 тыс. тонн по отношению к 2011 г, но по сравнению с 2003 г этот показатель меньше на 13,1 тыс. тонн.

Значение 1% прироста достигло своего максимального значения в 2003 г, составив 0,549 тыс. тонн. Минимальное значение абсолютного базисного прироста наблюдалось в 2012г (0,379 тыс. т), что соответствует наибольшему уменьшению производительности за исследуемый период.

Рассчитаем средние показатели динамики производства говядины.

Найдем среднее значение производства за исследуемый период. Так как ряд динамики интервальный с равными временными интервалами, для расчета среднего уровня ряда используем формулу:

= = =45.37 тыс. т

Следовательно, средняя производительность говядины в Омской области за период 2003 - 2012 гг. составила 45,37 тыс. тонн.

Рассчитаем среднегодовой абсолютный прирост:

= = = = -1,33 тыс. т

Этот показатель означает, что в среднем ежегодно происходило понижение производства говядины на 1,33 тыс. тонн.

Согласно этой модели динамика производства говядины за период 2003 - 2012гг характеризуется следующим рядом динамики:

Таблица 4

Динамика производства говядины за 2003 - 2012 гг.

Уi = Уi-1 + = У2003 + = 54,9 - 1,33 = 53,6 тыс. т

Уi = Уi-1 + = У2004 + = 53,6 - 1,33= 52,3 тыс. т

В соответствии с этой моделью в 2012 г следует ожидать производство говядины, равное 42,9 тыс. тонн (абсолютно равное действительности).

Уi = Уi-1 + = У2011 + = 44,3 - 1,33 = 42,9 тыс. т

Рассчитаем среднегодовой темп роста производства говядины, который показывает, сколько процентов в среднем составляет каждый последующий уровень от предыдущего:

 ===0,976

Таким образом, в среднем ежегодно производство говядины уменьшалось в 0,976 раз.

Согласно этому, фактический ряд динамики характеризуется следующей моделью:

Фактический ряд динамики производства говядины по Омской области за 2003 - 2012 гг. говядина животноводство мясо корм

По данным таблицы можно сделать вывод о том, что производство говядины уменьшается, так как 49,54>41,2.

Метод скользящей средней. В основу этого метода положено определение по исходным данным теоретических уровней, в которых случайные колебания погашаются, а основная тенденция развития выражается в виде некоторой плавной линии.

Результаты расчета методом скользящей средней представим в таблице 7.

Таблица 4 - Расчет показателей методом скользящей средней за 2003 - 2012 гг.

Годы	Производство говядины тыс. т	Скользящая средняя из 5 членов ряда динамики	Расчётные величины.
2003	54,9	-	-
2004	52,7	-	-
2005	50,3	49,54	49,54?47,36
2006	46,2	47,36	47,36?45,14
2007	43,6	45,14	45,14?43
2008	44	43	43?41,34
2009	41,6	41,34	41,34?41,2
2010	39,6	41,2	-
2011	37,9	-	-
2012	42,9	-	-

Таблица 5

Годы	Производство говядины тыс.тонн	Укрупнения рядов динамики по 5 показателям.
2003	54,9	247,7/5=49,54
2004	52,7
2005	50,3
2006	46,2
2007	43,6
2008	44	206/5=41,2
2009	41,6
2010	39,6
2011	37,9
2012	42,9

2.2 Вариационный анализ продуктивности говядины

Вариация - различия в значениях какого - либо признака у разных единиц данной совокупности в один и тот же период времени.

Исследование вариации в статистике имеет важное значение, так как величина вариации признака в статистической совокупности характеризует её однородность.

Для измерения вариации признака используют как абсолютные, так и относительные показатели.

К абсолютным показателям вариации относят: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперсию.

К относительным показателям вариации относят: коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации, относительное линейное отклонение и др.

Рассчитаем и определим показатели вариации производства говядины. Чтобы проанализировать вариационный ряд, необходимо рассчитать его показатели, которые характеризуют изменения или колеблемость изучаемого признака. Представим расчетную таблицу для показателей вариационного анализа [6,7].

Таблица 6 - Производство говядины в убойном весе за 2012 г.

Область	Говядина в убойном весе, тыс. т
Омская обл.	42,9
Томская обл.	7,2
Алтайский край	71,4
Новосибирская обл.	42,1
Красноярский край.	40,2

Для расчета вариационного анализа нам потребуется выполнить группировку. Группировка представляет собой способ подразделения рассматриваемой совокупности данных на однородные по изучаемым признакам группы. Это делается с целью изучения структуры этой совокупности либо взаимосвязей между отдельными элементами этой совокупности. С помощью группировки можно выявить влияние отдельных единиц на средние итоговые показатели. Приведём группировку в таблице 10.

Таблица 7 - Интервальный ряд производства говядины по 5 регионам Сибири за 2012 г

Интервал	x (тыс. т)	f	xi (тыс. т)
I	7,2 - 28,6	1	17,9
II	28,6 - 50	3	39,3
III	50 - 71,4	1	60,7

Интервал группировки -- это значение варьирующего признака, лежащее в определенных пределах. Нижняя граница интервала -- это значение наименьшего признака в интервале. Верхняя граница -- это наибольшее значение в интервале. Величина интервала рассчитывается по формуле:

h = xmax - xmin / n ;

h = (71,4-7,2)/3 = 64,2/3 = 21,4

Средняя арифметическая -- одна из наиболее распространённых мер центральной тенденции, представляющая собой сумму всех наблюденных значений, деленную на их количество, и вычисляется по формуле:

= = (17,9+39,3Ч3+60,7)/5 = 195,5/5 = 39,3 тыс. т (взвешенная)

Т.е среднее значение производства говядины по 5 областям равно 39,3 тыс. тонн.

Размах вариации - это разность между максимальным и минимальным значениями X из имеющихся в изучаемой статистической совокупности, рассчитывается по формуле:

R = Xmax - Xmin ;

R = 71,4 - 7,2 = 64,2 тыс. т

Наибольшее производство говядины отличается от наименьшего на 64,2 тыс. тонн.

Среднее линейное отклонение - это средний модуль отклонений значений X от среднего арифметического значения. Его можно рассчитывать по формуле средней арифметической простой, а если исходные данные X сгруппированы (имеются частоты f), то расчет среднего линейного отклонения выполняется по формуле средней арифметической взвешенной - получим среднее линейное отклонение взвешенное:

 = = (|17,9-39,3|+|39,3-39,3|Ч3 + |60,7-39,3|) / 5 = 8,56 тыс. т

Т.е каждое индивидуальное значение производства отклоняется от среднего значения 39,3 тыс. тонн на 8,56 тыс. тонн в среднем. Дисперсия - это средняя арифметическая квадратов отклонения каждого значения признака от общей средней. Рассчитаем её по формуле взвешенной дисперсии:

= = [(-21,4)2 + 0 + (21,4)2] / 5 = 915,92/5 = 183,184 тыс. т

Среднее квадратичное отклонение представляет собой квадратный корень из дисперсии и характеризует абсолютное отклонение от средней величины изучаемой совокупности:

= - для сгруппированных данных

= - для не сгруппированных данных

= = = 13,53 тыс. т

В среднем производство говядины в каждой области отклоняется от средней производительности на 13,53 тыс. тонн. Коэффициент вариации применяется для изучения относительного уровня колеблемости различных по характеру признаков и рассчитывается как отношение к средней величине. Совокупность считается количественно однородной, если коэффициент вариации не превышает 33%.

V = Ч100% = 13,53/39,3Ч100% = 34%

Таким образом, в исследуемой совокупности хозяйств, значение производства говядины отклоняется от среднего на 34%, следовательно, совокупность хозяйств можно считать неоднородной по производству говядины и значит, значение средней производительности, равное 39,3тыс. тонн, не является типичным для данной совокупности хозяйств.

Мода - величина признака, которая более часто встречается в изучаемой совокупности. В интервальных вариационных рядах моду определяют приближенно по формуле:

Мо = xме + h Ч

где - нижняя граница модального интервала;

h - величина модального интервала;

- частота модального интервала;

- частота интервала, предшествующая модальному;

- частота интервала, следующего за модальным.

М0 = 28,6+ 21,4Ч[(3-1)/(3-1)+(3-1)] = 28,6 + 10,7 = 39,3 тыс. т

Медиана - это численное значение признака у той единицы совокупности, которая находится в середине ранжированного ряда (построенного в порядке возрастания, либо убывания значений изучаемого признака). Медиану иногда называют серединной вариантой, т.к. она делит совокупность на две равные части таким образом, чтобы по обе ее стороны находилось одинаковое число единиц совокупности. Медиану вычисляют по формуле:

Ме = xме + h Ч

где - нижняя граница интервала, которая содержит медиану;

h - величина медианного интервала;

- сумма частот или число членов ряда,

- сумма накопленных частот интервалов, предшествующих медианному;

- частота медианного интервала.

Ме = xме + h Ч = 28,6+2,14Ч[(2,5-1)/3] = 28,6+10,7 = 39,3 тыс. т

Уi = Уi-1 Ч = 54,9 Ч = 53,58 тыс. т

В соответствии с моделью в 2013г следует ожидать производство говядины на уровне 43,1 тыс. тонн:

Уi = Уi-1 Ч = 44,1 Ч = 43,1тыс. т

Рассчитаем среднегодовой темп прироста:

= - 100%

= 97,6% - 100% = -2,4%

То есть каждый следующий уровень ряда отличается от предыдущего в среднем на 2,4%.

Существует 2 вида выравнивания рядов динамики:

1) механическое выравнивание:

- метод укрупнения интервалов;

- метод скользящей средней.

2) аналитическое выравнивание.

Метод укрупнения интервалов применяется для выявления тренда в рядах динамики колеблющихся уровней, затушевывающих основную тенденцию развития. Главное в этом методе заключается в преобразовании первоначального ряда динамики в ряды более продолжительных периодов (месячные в квартальные, квартальные в годовые и т.д.).

Из проделанных расчетов можно сделать вывод, что половина рассмотренных областей в 2012 году имело производство говядины не менее 39,3 тыс. тонн, а вторая половина хозяйств имела производство не более 39,3 тыс. тонн. Разница между максимальным и минимальным значениями равна 64,2 тыс. тонн.

Таким образом, в исследуемой совокупности областей значение производства говядины отклоняется от среднего на 13,53 тыс. тонн, или на 34%, следовательно, совокупность 5 регионов можно считать неоднородной по производству говядины и значит, значение средней производительности, равное 39,3 тыс. тонн, не является типичным для данной совокупности хозяйств.

Анализируя показатели вариации производства говядины, можно сделать вывод, что Омская область занимает в исследуемой совокупности регионов Сибири второе место, что говорит о высоком уровне эффективности производства.

В результате обработки ряда динамики методом скользящей средней появилась тенденция к уменьшению роста производства говядины.

Аналитическое выравнивание фактических уровней ряда динамики может быть проведено по прямой или какой-либо другой линии, выражающей функциональную зависимость уровней ряда динамики от времени.

Приведём аналитическое выравнивание ряда динамики производства говядины в таблице 7.

Таблица 7 - Аналитическое выравнивание ряда динамики производства говядины в Омской области за 2003 - 2012 гг.

Год	Производство говядины тыс. т	Условное обозначение времени	Квадрат	Произведение	Расчётное значение
	y	t	t 2	yЧt	y =a0+ a1t
2003	54,9	- 9	81	- 494,1	52,9
2004	52,7	- 7	49	- 368,9	51,3
2005	50,3	- 5	25	- 251,5	49,6
2006	46,2	- 3	9	- 138,6	47,9
2007	43,6	- 1	1	-43,6	46,2
2008	44	1	15	44	44,5
2009	41,6	3	9	124,8	42,9
2010	39,6	5	25	198	41,2
2011	37,9	7	49	256,3	39,5
2012	42,9	9	81	386,1	37,8
Итого:	453,7	0	330	- 278,5	453,7

Уравнение прямой ряда динамики:

у = + t,

= = = 45,37

= = = - 0,84

Уравнение прямой ряда динамики, характеризующего производство говядины за 10 лет, начиная с 2003 года, имеет вид:

у = 45,37 - 0,84t

Из анализа уравнения прямой можно отметить, что за период с 2003 г по 2012г производство говядины в среднем составляет 45,37 тыс. тонн и ежегодно уменьшается на 1,68 тыс. тонн, так как каждые полгода она уменьшается на 0,84 тыс. тонн.

Найдём прогнозное значение уровня себестоимости на 2013г с помощью линейной аналитической модели:

у = 45,37 - 0,84Ч11 = 36,13 тыс. т

В 2013 году следует ожидать производство, равное 36,13 тыс. тонн.

Отобразим эмпирические и теоретические значения, полученные на основании уравнения прямой графически.

Рис. 3. Эмпирические и теоретические значения производства говядины за 2003-2012 гг. (тыс. тонн).

Анализируя модель, построенную по фактическим данным о производстве говядины, можно отметить периоды увеличения и снижения данного показателя во времени. Построенные же теоретические модели этих колебаний не отражают

2.3 Индексный анализ

В статистической практике индексный метод имеет очень широкое распространение. Индексом в статистике называется относительный показатель, характеризующий изменение величины какого-либо явления во времени, пространстве или по сравнению с любым эталоном. Индекс - это результат сравнения двух одноименных показателей, при исчислении которого следует различать числитель индексного отношения (сравниваемый или отчетный уровень) и знаменатель индексного отношения (базисный уровень, с которым производится сравнение). Выбор базы зависит от цели исследования.

Существует два подхода в интерпретации возможностей индексных показателей: обобщающий (синтетический) и аналитический, которые в свою очередь определяются разными задачами.

По степени охвата элементов явления индексы делят на индивидуальные и общие.

Индивидуальные индексы (i) - это индексы, которые характеризуют изменение только одного элемента совокупности.

Общие индексы (I) характеризуют изменения всего сложного явления, которое состоит из нескольких элементов, не подлежащих суммированию.

С помощью индексов в статистике можно решить такие задачи, как:

1) Измерение изменений сложных явлений

2) Определение влияния отдельных факторов на изменение динамики сложного явления

3) Сравнение не только с прошлым периодом, но и с другой территорией.[8,10]

Для расчета индивидуальных индексов и анализа изменения производства говядины по Омской области, используем таблицу 11.

Таблица 11 - Расчётные показатели для индексного анализа.

Годы	Тыс.голов(q)	Продуктивность кг/гол(p)
2003	638,3	92
2012	431,6	118

i= Ч100%

ВП = поголовье Ч продуктивность

ВП1 = 431,6Ч118 = 50928,8 кг

ВП0 = 638,3 Ч 92 = 58723,6 кг

i = Ч100%= Ч100%=86,7%

где, ВП - валовое производство (1-отчётный период,0-базисный);

i-индивидуальный индекс.

Таким образом, производство говядины в Омской области в 2012 г по сравнению с 2003 г уменьшилась на 13,3%.

Общие индексы характеризуют изменения совокупности в целом.

Общий индекс продуктивности говядины рассчитаем по формуле:

= 1,283Ч0,676=0,867 или 86,7%

где,= = = 1,283 или 128,3%

= = = = 0,676 или 67,6%

Абсолютное изменение валового производства говядины рассчитаем по формуле:

= 50928,8 - 58723,6 = -7794,8

Валовой сбор производства говядины в Омской области в отчётном 2012 г уменьшился на 13,3% по сравнению с базисным 2003 г. В 2012 г валовой сбор понизился на 7794,8 кг.

2.4 Корреляционно - регрессионный анализ связи производства говядины и расхода кормов

Важнейшей целью статистики является изучение объективно существующих связей между явлениями.

Существует две категории зависимостей (функциональная и корреляционная) и две группы признаков (признаки-факторы и результативные признаки). В отличие от функциональной связи, где существует полное соответствие между факторными и результативными признаками, в корреляционной связи отсутствует это полное соответствие.

Корреляционная связь - это связь, где воздействие отдельных факторов проявляется только как тенденция (в среднем) при массовом наблюдении фактических данных. Примерами корреляционной зависимости могут быть зависимости между размерами активов банка и суммой прибыли банка, ростом производительности труда и стажем работы сотрудников.

Наиболее простым вариантом корреляционной зависимости является парная корреляция, т.е. зависимость между двумя признаками (результативным и факторным или между двумя факторными). Математически эту зависимость можно выразить как зависимость результативного показателя у от факторного показателя х. Связи могут быть прямые и обратные. В первом случае с увеличением признака х увеличивается и признак у, при обратной связи с увеличением признака х уменьшается признак у.

Важнейшей задачей является определение формы связи с последующим расчетом параметров уравнения, или, иначе, нахождение уравнения связи (уравнения регрессии).

По аналитическому выражению выделяют связи прямолинейные и нелинейные (криволинейные). Если статистическая связь между явлениями приближенно выражена уравнением прямой линии, то ее называют линейной связью; если она выражена уравнением какой-нибудь кривой, то такую связь называют нелинейной или криволинейной[5].

Для характеристики взаимосвязи производства говядины с другими качественными показателями проведём корреляционно - регрессионный анализ связи производства говядины и продуктивности 1головы в Омской области за период 2003 - 2012 гг. Факторным признаком будет являться продуктивность 1 головы (x), результативным - производство говядины (y). Установим наличие, направление и тесноту связи между изучаемыми показателями за 10 лет, рассчитав коэффициент корреляции по формуле:

= = ;

Расчёты показателей для определения коэффициента корреляции приведены в таблице …, которая находится в приложении А.

= (18128,93 - 17800,14) /= 328,76 / = 328,76 / 448,587 = 0,73

По направлению связь прямая, то есть при увеличении производства, расход кормов увеличивается.

По тесноте связь заметная (сильная), так как = 0,74

Построим линейную модель связи:

y* = a0 + a1x, где

a0 - среднее значение результативного признака у,

a1 - старший коэффициент уравнения регрессии.

Параметры a0 и a1 являются решением системы уравнений:

= ;

= -

а1 = (9Ч163160,4 - 3425,3Ч420,9)/(9Ч1361704,47 - 11732680,09) = (1468443,6 - 1441708,77)/522660,14 = 26734,83/522660,14 = 0,05

а0 = (420,9Ч1361704,74 - 163160,4Ч3425,3)/(9Ч1361704,47 - 11732680,09) = (573141525,066 - 558873318,12)/522660,14 = 14268206,946/522660,14 = 27,3

Следовательно, уравнение регрессии принимает вид:

y* = 27,3 + 0,05х

Модель связи, которая задаёт построенное уравнение регрессии означает, что направление связи прямое и это не противоречит с ранее полученными результатами (r ? 0). С увеличением производства говядины расход кормов в среднем увеличивается на 0,05 тыс. тонн.

Заключение

По результатам анализа структуры реализуемой продукции в Омской области можно сделать вывод, что исследуемое хозяйство имеет преимущественно животноводческую направленность, это подтверждает состав и структура реализованной продукции животноводства.

Проанализировав динамику себестоимости производства говядины с 2003 г по 2012 г, можно сказать, что за исследуемый период данный показатель имел тенденцию к уменьшению.

С помощью рассчитанных показателей динамики и аналитической модели тренда был построен прогноз на 2013г. Ожидаемое производство по этим показателям составило 43,1 тыс. т.

Сравнив 5 регионов Сибири, установлено, что в совокупности исследуемых регионов занимает 2 место по производству говядины, что говорит о высоком уровне эффективности производства.

Корреляционно - регрессионный анализ связи между производством говядины и расходом кормов показал, что между этими показателями существует прямая заметная (сильная) связь, то есть с увеличением производства, расход кормов увеличивается на 0,05 тыс. тонн.

На сегодняшний день, когда положение в сельском хозяйстве очень сложное, для Омской области важно добиться роста производства продукции животноводства, так же необходимо выполнение всего комплекса производственных мероприятий: повысить рост производительности продуктивного скота, улучшить кормовую базу, внедрение ветеренарно - технической базы, улучшение технического состава. Всё это в конечном итоге приведет к увеличению производства и повышению продуктивности хозяйства.

Размещено на Allbest.ru

...